Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại việt nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:30

Thêm vào BST

Báo xấu

32
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích của Luận văn này nghiên cứu ứng dụng mô hình dự báo lạm phát phục vụ điều hành Chính sách tiền tệ tại Việt Nam, trên cơ sở đó đề xuất giải pháp, khuyến nghị nhằm thúc đẩy ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành Chính sách tiền tệ. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM HỌC VIỆN NGÂN HÀNG -----------oOo----------- PHẠM ĐỨC ANH ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ HÀ NỘI, 2020
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM HỌC VIỆN NGÂN HÀNG -----------oOo----------- PHẠM ĐỨC ANH ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ NGÀNH: 9.34.02.01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS.TS. NGUYỄN ĐỨC TRUNG 2. PGS.TS. PHẠM THỊ HOÀNG ANH HÀ NỘI, 2020
i MỤC LỤC LỜI GIỚI THIỆU .................................................................................................................. 1 1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI ................................................................................ 1 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ...................................................................................... 1 2.1. Sự phát triển các lý thuyết về lạm phát ..................................................................... 1 2.2. Các nhân tố tác động tới lạm phát ............................................................................. 2 2.3. Ứng dụng và phát triển mô hình dự báo lạm phát ..................................................... 2 3. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU .......................................................................................... 3 3.1. Mục tiêu chung .......................................................................................................... 3 3.2. Mục tiêu cụ thể .......................................................................................................... 3 4. ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN .............................................................................. 3 4.1. Về mặt lý luận ........................................................................................................... 3 4.2. Về mặt thực tiễn ........................................................................................................ 4 5. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU ............................................................. 4 6. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................................................. 4 7. KẾT CẤU LUẬN ÁN .................................................................................................... 4 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ....................................................................................................... 5 1.1. TỔNG QUAN VỀ LẠM PHÁT ................................................................................. 5 1.2. TỔNG QUAN VỀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ............................................................ 5 1.3. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ................................................................................................... 5 1.3.1. Tổng quan về dự báo lạm phát ............................................................................... 5 1.3.2. Tổng quan về mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT ............................ 6 1.3.3. Đánh giá chất lượng mô hình dự báo ..................................................................... 6 1.4. KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ........................................................... 7 CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM ............................................................ 8 2.1. PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM ................................ 8
ii 2.2. THỰC TRẠNG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ NHẰM KIỂM SOÁT LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM ........................................................................................... 9 2.3. THỰC TRẠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM ................................................................... 10 2.3.1. Đặc trưng mô hình dự báo lạm phát tại NHNN Việt Nam ................................... 10 2.3.2. Dữ liệu cho mô hình dự báo ................................................................................. 10 2.3.3. Thực trạng sử dụng mô hình dự báo lạm phát tại NHNN Việt Nam ................... 10 2.4. ĐÁNH GIÁ CHUNG VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM .. 11 2.4.1. Kết quả ................................................................................................................. 11 2.4.2. Tồn tại................................................................................................................... 11 2.4.3. Nguyên nhân của tồn tại ....................................................................................... 12 CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM ............................................... 13 3.1. ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH ARIMA ..................................................... 13 3.2. ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH VECM ....................................................... 15 3.3. SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ MÔ HÌNH DỰ BÁO ................................... 20 CHƯƠNG 4: KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH VỀ VIỆC ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM21 4.1. ĐỊNH HƯỚNG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VÀ PHÁT TRIỂN HOẠT ĐỘNG DỰ BÁO TẠI VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2025 ........................................ 21 4.2. KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH HOÀN THIỆN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM ................................................................................................... 21 4.3. KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH THÚC ĐẨY ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM ..... 22 KẾT LUẬN CHUNG ........................................................................................................... 23 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ ............................................ 25
1 LỜI GIỚI THIỆU 1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Nền kinh tế Việt Nam từng trải qua thời kỳ lạm phát cao, diễn biến phức tạp và khó lường, điển hình là giai đoạn khủng hoảng tài chính châu Á (1997-1998), hậu gia nhập WTO (2004-2006) hay khủng hoảng tài chính toàn cầu (2007-2008). Lạm phát cao và kéo dài có thể gây ra nhiều bất lợi cho nền kinh tế, khiến niềm tin công chúng vào đồng nội tệ suy giảm bên cạnh việc tác động tới tiêu dùng, tiết kiệm và đầu tư. Thực trạng này đặt ra yêu cầu mới đối với hoạt động phân tích, dự báo và kiểm soát lạm phát của NHNN Việt Nam, sao cho việc thực thi CSTT đạt hiệu quả cao, từ đó ổn định được giá trị đồng nội tệ trong bối cảnh hội nhập sâu rộng và trước nguy cơ bất ổn từ kinh tế thế giới. Mặt khác, theo Bùi Quốc Dũng (2014), việc xây dựng, vận hành và phát triển hiệu quả các lớp mô hình dự báo lạm phát cũng được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ CSTT lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai. Với việc điểm qua một số tồn tại của công tác dự báo lạm phát trong hoạch định và điều hành CSTT, đồng thời nhận thấy hiện nay chưa có công trình nào đủ tầm bao quát về phát triển thực nghiệm mô hình dự báo lạm phát cho Việt Nam, việc triển khai đề tài luận án là hết sức cấp thiết, có ý nghĩa cả về lý luận và thực tiễn. 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1. Sự phát triển các lý thuyết về lạm phát Các lý thuyết về lạm phát được hình thành khá sớm và không ngừng được phát triển, hoàn thiện theo thời gian: Smith (1776) đề cập về “lạm phát” dựa trên phân biệt “giá thực” (khả năng mua) và “giá danh nghĩa” (chi phí bằng tiền) của hàng hóa; thuyết lượng tiền (Quantity Theory of Money) của Fisher (1911) mô tả quan hệ giữa lượng tiền và mức giá (PT = MV + M’V’); lý thuyết ưa chuộng thanh khoản của Keynes (1936) bác bỏ luận điểm của Fisher, cho rằng tăng cung tiền sẽ dẫn đến giá tăng thêm một lượng tương ứng; mô hình đường cong Phillips, dựa trên so sánh tốc độ tăng lương với tỷ lệ lạm phát ở Anh giai đoạn 1861 – 1957, chỉ ra rằng khi thị trường lao động bị thắt chặt và tỷ lệ thất nghiệp giảm, tiền lương có xu hướng tăng nhanh; sau đó, mô hình đường cong Phillips tiếp tục được hiệu chỉnh, cải tiến: Lucas (1972) bổ sung yếu tố kỳ vọng hợp lý; Fischer (1977) và Taylor (1979) bổ sung sự cứng nhắc về tiền lương danh nghĩa; Calvo (1983) mô hình hóa việc điều chỉnh giá ngẫu nhiên; Gali và Gertler (1999) bổ sung yếu tố chi phí lao động vào mô hình…
2 dẫn tới sự ra đời của đường cong Phillips mới (New-Keynesian Phillips Curve - NKPC) với đặc trưng kỳ vọng (lạm phát được quyết định bởi các yếu tố kỳ vọng trong tương lai). Bên cạnh đó, tác giả đã tổng hợp một số quan điểm nổi bật về “lạm phát cơ bản”, theo đó hiểu một cách khái quát theo Eckstein (1981) và Quah và Vahey (1995): “Lạm phát cơ bản là thành phần tăng giá có tính xu hướng trong tổng cung mà mà không có tác động trung và dài hạn đến sản lượng”, đồng thời luận giải nguyên nhân hay các yếu tố tác động tới lạm phát thường xuất phát từ lý thuyết cầu kéo và chi phí đẩy. 2.2. Các nhân tố tác động tới lạm phát Qua khảo lược các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới, có thể tổng kết các nhân tố tác động đến lạm phát trong ngắn hạn gồm: sản lượng, cung tiền, chi phí lao động và yếu tố quốc tế (ví dụ: giá dầu thế giới, lãi suất FED); trong khi nhân tố tác động trong dài hạn gồm: sản lượng, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, cán cân ngân sách, lạm phát kỳ vọng và yếu tố quốc tế. Các nhân tố này thể hiện quan hệ tương hỗ, tác động lẫn nhau một cách chặt chẽ. Tuy nhiên, với riêng trường hợp Việt Nam, hầu hết nghiên cứu trước mới chỉ tập trung vào các tác nhân từ phía cầu và biến giá dầu (giá gạo) thế giới để đại diện cho yếu tố từ phía cung. Trong khi đó, nhiều nhân tố quan trọng khác từ phía cung (ví dụ: chi phí lao động, chi phí sản xuất và các yếu tố cứng nhắc…) đang bị bỏ ngỏ. 2.3. Ứng dụng và phát triển mô hình dự báo lạm phát Luận án tiến hành khảo lược quá trình phát triển các lớp mô hình dự báo lạm phát phục vụ hoạch định vĩ mô tại các quốc gia, khởi đầu với mô hình đơn biến ARIMA được ứng dụng rộng rãi kể từ thập niên 1980; những năm đầu thế kỷ XXI chứng kiến sự phát triển đa dạng và mạnh mẽ của lớp mô hình đa biến (tiêu biểu là VAR và VECM). Việc lựa chọn biến số cho mô hình dự báo thường được dựa trên các lý thuyết lạm phát. Một số biện pháp phổ biến giúp nâng cao hiệu quả mô hình dự báo cũng đã được thảo luận. Từ quá trình tổng quan nghiên cứu, tác giả chỉ ra các khoảng trống nghiên cứu sau: Thứ nhất, đến nay, chưa có một nghiên cứu nào tổng kết một cách toàn diện khung lý thuyết về mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT. Thứ hai, khi áp dụng mô hình dự báo đơn biến, các nghiên cứu trước mới dừng lại ở việc sử dụng các thước đo giá cả có tính tổng hợp (ví dụ: CPI, PPI...) chứ chưa thể phân tách cụ thể từng nhóm hàng chủ chốt cấu thành CPI tổng thể. Kết quả dự báo thu được từ các nghiên cứu này vì vậy còn nặng tính phổ quát, kém tin cậy và thiếu chính xác. Thứ ba, chưa có nghiên cứu nào ở Việt Nam phát triển mô hình đa biến dự báo lạm phát xem xét đầy đủ nhân tố từ cả phía cung và phía cầu của lạm phát.
3 Thứ tư, dự báo lạm phát trong các nghiên cứu trước đây thường tập trung vào một số lớp mô hình nhất định, theo đó việc so sánh, đánh giá bao quát hiệu quả dự báo giữa các mô hình khác nhau, từ đó rút ra nhận xét còn khá hạn chế. 3. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 3.1. Mục tiêu chung Luận án hướng tới ứng dụng mô hình dự báo lạm phát phục vụ điều hành CSTT tại Việt Nam, trên cơ sở đó đề xuất giải pháp, khuyến nghị nhằm thúc đẩy ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT. 3.2. Mục tiêu cụ thể Thứ nhất, trình bày cơ sở lý thuyết mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT. Thứ hai, nghiên cứu kinh nghiệm của NHTW các nước về ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT, từ đó rút ra bài học cho Việt Nam. Thứ ba, phân tích thực trạng lạm phát và điều hành CSTT nhằm kiểm soát lạm phát tại Việt Nam, tạo cơ sở để thiết lập mối quan hệ giữa các biến vĩ mô với lạm phát. Thứ tư, phân tích và đánh giá thực trạng phát ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT tại NHNN Việt Nam. Thứ năm, phát triển thực nghiệm mô hình dự báo lạm phát ngắn hạn và trung hạn trong điều hành CSTT cho Việt Nam, từ đó đánh giá chất lượng dự báo của các mô hình. Thứ sáu, đề xuất giải pháp, khuyến nghị nhằm thúc đẩy ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT tại Việt Nam đến năm 2025. 4. ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 4.1. Về mặt lý luận Thứ nhất, luận án trình bày và phân tích vai trò của CSTT trong việc kiểm soát lạm phát dựa trên xem xét ba cơ chế đặc trưng: chính sách cố định tỷ giá, chính sách hướng vào cung tiền và chính sách mục tiêu lạm phát. Thứ hai, luận án làm rõ khái niệm, mục tiêu của dự báo lạm phát, phân tích vai trò của nó trong điều hành CSTT và đề xuất quy trình dự báo với 8 bước. Tiếp theo đó, luận án đã giới thiệu lý thuyết nền về các lớp mô hình dự báo lạm phát đang được sử dụng phổ biến gồm ARIMA, VAR và VECM. Thứ ba, luận án phân tích kinh nghiệm của các NHTW trên thế giới về ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT, từ đó rút ra bài học cho Việt Nam.
4 4.2. Về mặt thực tiễn Thứ nhất, luận án phân tích toàn diện diễn biến lạm phát thực tế tại Việt Nam trong 20 năm (2000 – 2019), phân thành 3 giai đoạn lát cắt với đặc trưng riêng. Với từng lát cắt, luận án phân tích cụ thể cơ chế điều hành CSTT nhằm kiểm soát lạm phát và ổn định vĩ mô. Thứ hai, luận án phân tích toàn diện thực trạng phát triển mô hình dự báo lạm phát tại NHNN Việt Nam và ứng dụng chúng trong điều hành CSTT. Thứ ba, luận án phát triển thực nghiệm mô hình ARIMA và VECM dự báo lạm phát tại Việt Nam xuất phát từ lý thuyết lạm phát, quá trình khảo lược tài liệu, kết quả đánh giá thực trạng phát triển mô hình dự báo tại NHNN và thực tiễn vận hành nền kinh tế Việt Nam. Thứ tư, từ cấu trúc VECM được cải tiến, luận án dự báo diễn biến CPI dựa theo các kịch bản chi phối của đại dịch COVID-19 đối với biến ngoại sinh. Kết quả cho thấy Việt Nam có thể trải qua một cuộc giảm phát trong năm 2020. Thứ năm, luận án đề xuất giải pháp, khuyến nghị nhằm thúc đẩy ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT tại Việt Nam đến năm 2025. 5. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Đối tượng nghiên cứu: phát triển thực nghiệm mô hình dự báo lạm phát tháng/quý dựa trên phân tích quan hệ giữa biến số vĩ mô và CPI giai đoạn 2005-2019 tại Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu: 2000 – 2019; Với nghiên cứu định lượng: 1/2005 - 12/2019. 6. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Kết hợp phương pháp định tính và định lượng: thống kê mô tả, phân tích và tổng hợp lý thuyết, mô hình hóa, tiên lượng dựa trên mô hình, phỏng vấn chuyên gia. 7. KẾT CẤU LUẬN ÁN Chương 1: Tổng quan mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ Chương 2: Thực trạng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam Chương 3: Đề xuất hoàn thiện mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam Chương 4: Khuyến nghị chính sách về việc ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam.
5 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ 1.1. TỔNG QUAN VỀ LẠM PHÁT Lạm phát là sự tăng lên liên tục và có thể xác định được của giá cả hàng hóa. Ngược với lạm phát là giảm phát (sự sụt giảm liên tục của giá cả) và thiểu phát (sự sụt giảm liên tục của tỷ lệ lạm phát, thường xảy ra trước mỗi thời kỳ giảm phát). Nguyên nhân gây ra lạm phát: (i) do gia tăng cung tiền; (ii) do chính sách thúc đẩy công ăn việc làm (thể hiện qua hai dạng: cầu kéo và chi phí đẩy); (iii) do thâm hụt ngân sách kéo dài; (iv) do biến động tỷ giá hối đoái. 1.2. TỔNG QUAN VỀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ CSTT là chính sách kinh tế vĩ mô được xây dựng và thực thi bởi NHTW nhằm tác động tới cung – cầu tiền tệ, đảm bảo mục tiêu ổn định giá cả và tăng trưởng kinh tế. Theo đó, có thể hoạch định CSTT theo hai hướng: mở rộng hoặc thắt chặt. Hệ thống mục tiêu và công cụ của CSTT: HỆ THỐNG CÔNG CỤ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Công cụ gián tiếp Công cụ trực tiếp Công cụ bổ trợ Công cụ khác MỤC TIÊU HOẠT ĐỘNG Dự trữ (R), dự trữ không vay (NBR), tiền cơ sở (MB) Lãi suất liên ngân hàng, lãi suất ngắn hạn MỤC TIÊU TRUNG GIAN Tổng tiền cung ứng (M1, M2, M3) Lãi suất ngắn hạn và dài hạn MỤC TIÊU CUỐI CÙNG Tăng trưởng kinh tế Ổn định giá cả Cải thiện việc làm Để kiềm chế lạm phát, có ba chiến lược CSTT được sử dụng chủ yếu: (i) chính sách cố định tỷ giá hối đoái; (ii) CSTT hướng vào cung tiền; (iii) chính sách mục tiêu lạm phát. 1.3. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ 1.3.1. Tổng quan về dự báo lạm phát Dự báo lạm phát là một quá trình tiên lượng gồm nhiều giai đoạn nhằm đưa ra kết quả dự báo đáng tin cậy về xu thế lạm phát trong tương lai, từ đó góp phần thúc đẩy hiệu quả điều hành chính sách, đảm bảo ổn định vĩ mô và tăng trưởng bền vững.
6 Vai trò của dự báo lạm phát trong điều hành CSTT: (i) cung cấp kết quả đầu vào để đảm bảo hoạch định CSTT thực hiện đúng chức năng “forward-looking”; (ii) cung cấp các góc nhìn về viễn cảnh diễn biến giá cả và triển vọng nền kinh tế, nhờ đó nhà hoạch định có thể đưa ra đối sách, điều chỉnh phù hợp để kiểm soát lạm phát; (iii) phối hợp linh hoạt với việc dự báo các mục tiêu trung gian khác của CSTT để tạo cơ sở thiết lập hệ thống chính sách hỗ trợ phù hợp với mục tiêu kiểm soát lạm phát. Bộ phận chịu trách nhiệm dự báo lạm phát: Vụ, Cục chuyên trách thuộc khối CSTT. Quy trình dự báo lạm phát: (1) Phân tích và đánh giá diễn biến CPI; (2) Lựa chọn lý thuyết cơ sở cho việc thiết lập mô hình; (3) Thu thập dữ liệu, thông tin đầu vào; (4) Xử lý dữ liệu đầu vào; (5) Xây dựng mô hình dự báo lạm phát; (6) Sử dụng mô hình để đưa ra kết quả dự báo; (7) Xây dựng kịch bản dự báo; (8) Theo dõi và hiệu chỉnh dự báo. 1.3.2. Tổng quan về mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT (1) Mô hình ARIMA: là mô hình chuỗi thời gian đơn biến được Box và Jenkins (2015) phát triển từ ý tưởng chuỗi thời gian, được giải thích bằng cách kết hợp các hành vi hiện tại và trong quá khứ với yếu tố ngẫu nhiên. Thực chất, ARIMA là sự tổng hợp của mô hình tự hồi quy AR, mô hình tích hợp (I) và mô hình trung bình trượt (MA). Chuỗi dữ liệu nghiên cứu bằng mô hình ARIMA phải có tính dừng. Việc áp dụng ARIMA không đòi hỏi am hiểu sâu sắc về lý thuyết kinh tế mà chỉ cần đảm bảo về chiều sâu dữ liệu. (2) Mô hình VAR: là một dạng tổng quát của mô hình tự hồi quy đơn chiều trong dự báo một tập hợp biến. VAR ước lượng phương trình của từng chuỗi biến theo độ trễ (p) và tất cả biến còn lại (vế phải mỗi phương trình gồm hằng số và các độ trễ của tất cả các biến trong hệ thống). VAR được sử dụng để dự báo trung hạn và đánh giá tác động truyền tải sốc. Việc áp dụng VAR không đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về lý thuyết kinh tế mà chỉ cần đáp ứng bề rộng dữ liệu ở mức vừa phải. Mô hình VAR(p) tổng quát có dạng: Yt = A1 Yt-1 + A2 Yt-2 + … + Ap Yt-p + ut (3) Mô hình VECM: là một dạng VAR tổng quát, được sử dụng trong trường hợp chuỗi dữ liệu không dừng và tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến trong dài hạn. Việc áp dụng VECM không đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về lý thuyết kinh tế mà chỉ cần đáp ứng bề rộng dữ liệu ở mức vừa phải. Dạng tổng quát mô hình VECM như sau: ΔXt = ΠXt-1 + Γ1ΔXt-1 + … + Γp-1ΔXt-p+1 + Ut 1.3.3. Đánh giá chất lượng mô hình dự báo Để so sánh và đánh giá hiệu quả mô hình dự báo, có thể căn cứ vào các tiêu chuẩn thống kê: RMSE, MAE, MAPE và hệ số bất cân bằng Theil.
7 1.4. KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Qua tổng kết kinh nghiệm các nước trong việc lựa chọn, xây dựng và vận hành mô hình dự báo lạm phát và ứng dụng chúng trong điều hành CSTT, luận án rút ra một số bài học sau cho Việt Nam: - Về lựa chọn mô hình dự báo: mô hình giản đơn như ARIMA, VAR và VECM là giải pháp khả thi nhất dành cho NHTW các nước đang phát triển để dự báo lạm phát. - Về lựa chọn đơn vị thực hiện dự báo: NHTW là đơn vị chịu trách nhiệm chính về công tác dự báo và công bố mục tiêu lạm phát. - Về thu thập dữ liệu đầu vào: số liệu tiền tệ có thể tiếp cận qua đơn vị dự báo – thống kê chuyên trách của NHTW; số liệu vĩ mô trong nước thu thập từ Cơ quan Thống kê Quốc gia; số liệu kinh tế quốc tế thu thập từ NHTW các nước, Reuteurs, IMF... - Về khảo sát, xử lý dữ liệu: dữ liệu đầu vào cần đáp ứng được các tiêu chuẩn về tính đầy đủ, nhất quán và phù hợp. Khảo sát đặc trưng biến và xử lý tiền đề được tiến hành dựa trên: đồ thị trực quan, thống kê cơ bản, xử lý tính mùa vụ, kiểm định tính dừng của chuỗi. - Về chỉ định cấu trúc ARIMA: dự báo dựa trên tổng hợp kết quả các mô hình phân tổ không chỉ mang tới hiệu quả dự báo vượt trội trong ngắn hạn, mà còn giúp xác định rõ mức độ đóng góp của từng cấu phần giá/nhóm hàng vào biến động chung của CPI. - Về chỉ định cấu trúc mô hình VAR và VECM: các nhân tố đưa vào mô hình nhất thiết phải đại diện cho khu vực kinh tế thực và các kênh của CSTT: (i) nhân tố đại diện cho thương mại, cung – cầu thị trường; (ii) nhân tố đại diện cho CSTT; (iii) nhân tố đại diện cho chính sách tỷ giá; (iv) nhân tố đại diện cho các cấu phần của CPI; (v) Nhân tố đại diện từ phía cung; (vi) nhân tố đại diện cho kinh tế quốc tế. - Về phân tích, đánh giá và hiệu chỉnh dự báo: các tiêu chuẩn RMSE, MAE, MAPE và Theil IC được áp dụng để đánh giá chất lượng dự báo. Để giảm tính bất định và nâng cao độ chính xác của dự báo, có thể kết hợp kết quả dự báo từ nhiều mô hình và tính toán giá trị dự báo trung bình, đồng thời tham vấn chuyên gia về kết quả dựa trên phân tích tác động chính sách và diễn biến kinh tế thực. - Về ứng dụng kết quả dự báo trong điều hành CSTT: (i) Việc ra quyết định CSTT dựa trên kết quả dự báo lạm phát cần tuân theo quy trình chuẩn với những cân nhắc thận trọng để hạn chế tổn thất kinh tế; (ii) Để tăng sự thận trọng cho các quyết định CSTT, NHTW cần tạo lập quỹ dự phòng cho các sai lầm dự báo tiềm tàng; (iii) Cần tích hợp việc đánh giá xác suất xảy ra vào kết quả dự báo để hỗ trợ hiệu quả việc hoạch định chính sách.
8 CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM 2.1. PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM Hình 2.1: Diễn biến CPI của Việt Nam, 2000 – 2019 30% 5% 25% 1 2 3 4% 20% 3% 15% 2% 10% 1% 5% 0% 0% -1% 2000m1 2000m9 2001m5 2002m1 2002m9 2003m5 2004m1 2004m9 2005m5 2006m1 2006m9 2007m5 2008m1 2008m9 2009m5 2010m1 2010m9 2011m5 2012m1 2012m9 2013m5 2014m1 2014m9 2015m5 2016m1 2016m9 2017m5 2018m1 2018m9 2019m5 -5% -2% CPI so cùng kỳ (yoy) - Trục trái CPI so tháng trước (mom) - Trục phải Giai đoạn 1 Giai đoạn 2 Giai đoạn 3 (1/2000 – 12/2007) (1/2008 – 4/2012) (5/2012 – 12/2019) Lạm phát tăng cùng sự mở rộng Lạm phát cao đột biến Lạm phát thấp (trung bình liên tục tín dụng và cung tiền. do nhiều nguyên nhân, dưới 4%/năm); CPI năm 2015 cung tiền và các yếu tố thấp nhất trong 20 năm qua. từ phía cung. Nguồn: IMF (2020) Bức tranh lạm phát Việt Nam 2000 – 2019 chứa đựng những gam màu khác nhau: - Giai đoạn 2000 – 2007: lạm phát có chiều hướng tăng trở lại sau thời kỳ đầu khá ổn định, đạt mức hai con số vào năm 2007 (12,63%) bởi một số nguyên nhân: sự mở rộng tín dụng và cung tiền, chi phí đẩy, tăng chi tiêu chính phủ, cú sốc cung do ảnh hưởng dịch cúm gia cầm năm 2003. - Giai đoạn 2008 – tháng 4/2012: lạm phát tăng cao đột biến, vượt 20% do cộng hưởng của nhiều nguyên nhân: chi phí đẩy, tín dụng, cung tiền, phá giá VND, thâm hụt NSNN và nợ công, chính sách quản lý giá lỏng lẻo. - Giai đoạn tháng 5/2012 – 2019: lạm phát được kiềm chế ở mức một con số và khá ổn định, trung bình dưới 4% nhờ sự giảm mạnh của tín dụng và cung tiền, điều chỉnh giảm giá xăng dầu do giá dầu thế giới giảm, tỷ giá và giá lương thực, thực phẩm ổn định.
9 2.2. THỰC TRẠNG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ NHẰM KIỂM SOÁT LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM Bảng 2.1: Mục tiêu và thực hiện CSTT tại Việt Nam, 2000 – 2019 (% yoy) GDP CPI Tín dụng M2 Năm Mục tiêu Thực hiện Mục tiêu Thực hiện Mục tiêu Thực hiện Mục tiêu Thực hiện 2000 5,5 - 6 6,8 6 -0,6 28 - 30 38,14 38 38,96 2001 7,5 - 8 6,9
10 2.3. THỰC TRẠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM 2.3.1. Đặc trưng mô hình dự báo lạm phát tại NHNN Việt Nam Vụ Dự báo, thống kê là đơn vị được NHNN giao nhiệm vụ chuyên trách dự báo lạm phát. Kể từ khi thành lập năm 2009, Vụ Dự báo, thống kê đã thiết lập và phát triển một loạt công cụ phân tích định lượng và dự báo lạm phát, trong đó chú trọng vào mô hình ARIMA, VAR, SVAR và VECM. Đây là các lớp mô hình được triển khai thường xuyên, đạt hiệu quả cao, có thể cập nhật liên tục và ước lượng được tác động của các biến số vĩ mô tới lạm phát. 2.3.2. Dữ liệu cho mô hình dự báo Nguồn dữ liệu đầu vào cho mô hình dự báo của NHNN cụ thể như sau: (1) số liệu tiền tệ - ngân hàng được thu thập, tính toán tại Vụ Dự báo, thống kê; (2) số liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam được thu thập từ Tổng cục Thống kê; (3) số liệu kinh tế quốc tế được thu thập từ NHTW các nước, ADB và IMF. 2.3.3. Thực trạng sử dụng mô hình dự báo lạm phát tại NHNN Việt Nam (1) Mô hình ARIMA: Việc thực nghiệm ARIMA để dự báo lạm phát tại NHNN hiện mới dừng ở việc tự hồi quy các giá trị quá khứ của chuỗi CPI tổng thể. (2) Mô hình VAR: Tại NHNN, cấu trúc VAR sử dụng cho dự báo lạm phát theo tháng và quý gồm biến CPI và các biến số tác động tới CPI, biến số trong nước, biến số đối ngoại, và có thể kèm theo biến giả mùa vụ. Bảng 2.2: Mô tả các biến trong mô hình VAR của NHNN TT Biến số Diễn giải Nguồn TT Biến số Diễn giải Nguồn 1 CPI Chỉ số giá tiêu dùng TCTK 8 LENDING_R Lãi suất cho vay nội tệ IMF 2 NRETAIL Tổng mức bán lẻ hàng hóa TCTK, 9 OER Tỷ giá bình quân liên NHNN (chưa loại trừ yếu tố giá) NHNN ngân hàng (trung tâm) 3 RGDP Tổng sản phẩm quốc nội thực NHNN 10 ER_FM Tỷ giá thị trường tự do Reuters 4 M2 Tổng phương tiện thanh toán NHNN 11 OIL Giá dầu thô thế giới FED 5 CVND Dư nợ tín dụng nội tệ NHNN 12 FEDFUNDS Lãi suất hiệu dụng FED FED 6 CREDIT Tổng tín dụng của nền NHNN 13 WCP Chỉ số giá hàng hóa IMF kinh tế thế giới 7 MR Tiền dự trữ NHNN Nguồn: Bùi Quốc Dũng (2014) (3) Mô hình VECM: Tại NHNN, VECM được sử dụng để phân tích truyền dẫn CSTT tới lạm phát và GDP, sau mở rộng sang dự báo lạm phát tháng/quý trong trung hạn.
11 Bảng 2.3: Định dạng cấu trúc VECM tần suất tháng/quý của NHNN TT Biến số Diễn giải Định dạng Nguồn Biến nội sinh 1.1 RRETAIL (tháng) Doanh số bán lẻ thực Log TCTK, NHNN 1.2 RGDP (quý) Tổng sản phẩm quốc nội thực Log NHNN 2 CPI Chỉ số giá tiêu dùng Log TCTK 3 CREDIT Tín dụng của nền kinh tế Log NHNN 4 LENDING_R Lãi suất cho vay VND % IMF 5 OER Tỷ giá bình quân liên ngân hàng Log NHNN 6 VNI Chỉ số VN-Index Log IMF Biến ngoại sinh 7 WCP Chỉ số giá hàng hóa thế giới Log IMF 8 OIL Giá dầu thô thế giới Log Fed St. Louis 9 OUTPUT_US Sản lượng công nghiệp Mỹ Log Fed St. Louis 10 FEDFUNDS Lãi suất FED % Fed St. Louis Số trễ 2 Số đồng tích hợp 4 Nguồn: Bùi Quốc Dũng và Hoàng Việt Phương (2014) Kết quả mô hình dự báo lạm phát được ứng dụng trong điều hành CSTT tại Việt Nam nhằm: (i) xây dựng kịch bản chính sách; (ii) xây dựng báo cáo phân tích để tham mưu Ban lãnh đạo NHNN; (iii) tham chiếu cho việc thiết lập và điều chỉnh mục tiêu lạm phát. 2.4. ĐÁNH GIÁ CHUNG VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM 2.4.1. Kết quả - Công tác xây dựng cơ sở dữ liệu, lựa chọn biến số, chỉ định cấu trúc và đánh giá chất lượng mô hình dự báo tại NHNN ngày càng hoàn thiện. - Hệ thống mô hình dự báo của NHNN phong phú: mô hình chuỗi thời gian đơn biến và đa biến, kế hoạch mở rộng sang mô hình kinh tế lượng vĩ mô và DSGE → Mức độ hoàn thiện và năng lực dự báo của mô hình tăng lên, hỗ trợ hiệu quả kiểm soát lạm phát. 2.4.2. Tồn tại - Năng lực dự báo của NHNN chưa đáp ứng được yêu cầu của điều hành CSTT và quản lý, giám sát tiền tệ - ngân hàng. - Dự báo lạm phát ngắn hạn sử dụng mô hình ARIMA tại NHNN mới dừng ở việc thực nghiệm trực tiếp với chuỗi CPI tổng thể, vì vậy hiệu quả dự báo và hàm lượng thông tin tiên liệu còn thấp.
12 - Cấu trúc dự báo đa biến (VAR và VECM) không còn phù hợp với bối cảnh thực, cụ thể: (i) các nhân tố từ phía cầu chưa phản ánh chính xác quan hệ tăng trưởng – lạm phát (kinh nghiệm quốc tế khuyến nghị sử dụng chỉ tiêu chênh lệch sản lượng); (ii) chưa xem xét lạm phát kỳ vọng; (iii) việc sử dụng chỉ tiêu tín dụng của nền kinh tế để đại diện cho cú sốc CSTT là chưa chuẩn xác (khuyến nghị sử dụng M2); (iv) sử dụng tỷ giá bình quân liên ngân hàng trong cấu trúc VECM hiện tại chưa phản ánh đúng diễn biến thị trường (khuyến nghị sử dụng tỷ giá của NHTM, tỷ giá thị trường tự do); (v) mô hình VECM của NHNN bỏ ngỏ các nhân tố chủ chốt từ phía cung; (vi) đặc trưng mùa vụ chưa được xem xét trong mô hình. 2.4.3. Nguyên nhân của tồn tại - Khuôn khổ pháp lý cho công tác dự báo chưa hoàn thiện. - Khó khăn về tiếp cận dữ liệu. - Hạn chế về số lượng và chất lượng nhân sự làm công tác phân tích, dự báo. - Hạn chế về tiềm lực hạ tầng và năng lực thích ứng công nghệ của cán bộ NHNN.
13 CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM 3.1. ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH ARIMA Luận án sử dụng mô hình ARIMA và phương pháp luận Box-Jenkins để dự báo lạm phát tháng tại Việt Nam trong ngắn hạn xuất phát từ các lí do: (i) ARIMA cung cấp kết quả dự báo ngắn hạn đáng tin cậy; (ii) ARIMA có phương pháp luận đơn giản, dễ dàng vận hành; (iii) Mong muốn ứng dụng kinh nghiệm thành công của các nước nhằm đổi mới cách thức vận hành mô hình dự báo ARIMA tại Việt Nam. Để dự báo CPI tổng thể, luận án tiến hành dự báo CPI tháng của 10 nhóm hàng hóa thành phần bao gồm: hàng ăn và dịch vụ ăn uống (CPI1); đồ uống và thuốc lá (CPI2); may mặc, mũ nón, giày dép (CPI3); nhà ở, điện, nước và vật liệu xây dựng (CPI4); thiết bị và đồ dùng gia đình (CPI5); Thuốc men và dịch vụ y tế (CPI6); Giao thông và bưu chính (CPI7); Giáo dục (CPI8); Văn hóa, giải trí và du lịch (CPI9); Hàng hóa và dịch vụ khác (CPI10). Kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp ADF và PP cho thấy chuỗi CPI1, CPI2, CPI3, CPI4, CPI5, CPI6, CPI7, CPI9, CPI10 dừng sai phân bậc nhất; riêng chuỗi CPI8 dừng sai phân bậc hai. Để xác định p và q cho mô hình ARIMA phân tổ, tác giả lần lượt thực nghiệm 156 phương trình ứng với 10 nhóm hàng hóa với việc xem xét biểu đồ tự tương quan và tự tương quan riêng phần Từ đó thu được dạng thức mô hình tối ưu. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,639: mô hình giải thích được 63,9% biến động của chuỗi CPI tổng thể, theo đó, mô hình có chất lượng tốt và thích hợp cho việc dự báo lạm phát ngắn hạn. Kết quả dự báo ngoài mẫu: Bảng 3.1: Dự báo CPI tổng thể và thành phần, 2020m1 – 2020m3 (% mom) CPI CPI CPI CPI CPI CPI CPI may CPI CPI văn hàng thiết thuốc hàng CPI đồ mặc, nhà ở, giao CPI hóa, Thời ăn, bị, đồ men, hóa, tổng uống, mũ điện thông, giáo giải gian dịch dùng dịch dịch thể thuốc nón, nước, bưu dục trí, vụ ăn gia vụ y vụ lá giày VLXD chính du uống đình tế khác dép lịch 2020m1 1.88 3.82 0.41 0.46 0.82 0.25 2.00 0.76 1.50 0.13 0.48 2020m2 1.39 2.88 0.62 0.35 0.66 0.32 0.65 0.95 -0.38 0.80 0.52 2020m3 0.72 1.14 0.16 0.20 0.67 0.28 0.63 0.53 0.81 0.22 0.26 Nguồn Tính toán của tác giả
14 Kết quả dự báo trong mẫu và đánh giá: Bảng 3.2: CPI dự báo và thực tế theo nhóm hàng hóa, 2019m10 – 2019m12 CPI CPI CPI CPI CPI CPI CPI may CPI CPI văn hàng thiết thuốc hàng CPI đồ mặc, nhà ở, giao CPI hóa, Thời ăn, bị, đồ men, hóa, tổng uống, mũ điện thông, giáo giải gian dịch dùng dịch dịch thể thuốc nón, nước, bưu dục trí, vụ ăn gia vụ y vụ lá giày VLXD chính du uống đình tế khác dép lịch (1) Dự báo 2019m10 0.62 0.85 0.28 0.29 0.35 0.24 5.56 -0.52 -0.49 0.11 0.51 2019m11 1.04 1.19 0.26 0.22 0.78 0.20 2.53 0.96 3.11 0.21 0.33 2019m12 1.41 3.05 0.44 0.44 0.12 0.27 6.62 0.02 -2.18 0.28 0.40 (2) Thực tế 2019m10 0.62 1.04 0.04 0.07 0.52 0.08 0.04 0.99 0.19 0.11 0.17 2019m11 0.95 2.74 0.21 0.12 0.12 0.10 0.05 -0.73 0.04 0.03 0.16 2019m12 1.50 3.41 0.25 0.33 0.23 0.14 0.03 1.45 0.01 0.09 0.24 Đánh giá hiệu quả dự báo CPI tổng thể, 2019m10 – 2019m12 (điểm %): Thời gian Dự báo Thực hiện Sai số 2019m10 0,62 0,62 0 2019m11 1,04 0,95 -0,09 2019m12 1,41 1,50 0,09 Nguồn Tính toán của tác giả Kết quả dự báo mô hình ARIMA cho thấy xu hướng trong ngắn hạn gắn kết chặt chẽ với thực tiễn với mức sai số giảm hẳn so với cấu trúc ARIMA (1,1,6) của NHNN. Tác động và đóng góp của các nhóm hàng thành phần vào biến động CPI tổng thể: Hình 3.1: Diễn biến CPI tổng thể và CPI thành phần, 2018m1 - 2020m3 (2020m1 - 2020m3 là số dự báo; % mom) 8.00 CPI hàng ăn, dịch vụ ăn uống 6.00 CPI đồ uống, thuốc lá 4.00 CPI may mặc, mũ nón, giày dép CPI nhà ở, điện nước, VLXD 2.00 CPI thiết bị, đồ dùng gia đình 0.00 CPI thuốc men, dịch vụ y tế -2.00 CPI giao thông, bưu chính -4.00 CPI giáo dục -6.00 CPI văn hóa, giải trí, du lịch -8.00 CPI hàng hóa, dịch vụ khác 2018m1 2018m2 2018m3 2018m4 2018m5 2018m6 2018m7 2018m8 2018m9 2018m10 2018m11 2018m12 2019m1 2019m2 2019m3 2019m4 2019m5 2019m6 2019m7 2019m8 2019m9 2019m10 2019m11 2019m12 2020m1 2020m2 2020m3 CPI tổng thể Nguồn: Tổng cục Thống kê (2020)
15 3.2. ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH VECM Tác giả lựa chọn mô hình VECM để dự báo lạm phát theo tháng/quý trong trung hạn bởi các lí do sau: (i) VECM là một dạng thức của ECM, song ưu việt hơn vì được phát triển dựa trên lý thuyết mô hình VAR và đồng tích hợp các biến số; (ii) VECM là một dạng thức của VAR tổng quát, được áp dụng khi chuỗi dữ liệu không dừng và chứa đựng quan hệ đồng tích hợp, do đó khắc phục được nhược điểm của VAR; (iii) VECM tích hợp cả yếu tố cân bằng dài hạn, giúp hiệu chỉnh biến động ngắn hạn; (iv) VECM được sử dụng phổ biến trên thế giới để dự báo lạm phát trong trung hạn, do đó có thể kế thừa thành tựu của nghiên cứu trước nhằm cải tiến, hiệu chỉnh cấu trúc VECM hiện tại để nâng cao hiệu quả dự báo. Xuất phát từ khung phân tích mô hình kết hợp giữa cách tiếp cận kinh tế học cơ cấu và kinh tế học tiền tệ, tham khảo cấu trúc VECM đang được áp dụng tại NHNN, đồng thời nghiên cứu giải pháp khắc phục những hạn chế của cấu trúc này, luận án thiết lập cấu trúc VECM dự báo lạm phát theo tháng/quý trong trung hạn như sau: Hình 3.2: Kênh truyền tải tác động tới lạm phát Giá cả (CPI) Giá hàng hóa Giá hàng hóa thương mại phi thương mại Giá cả thế giới Yếu tố khác Tổng cầu Tổng cung Lãi suất Chênh lệch sản Giá sản xuất Giá dầu (OIL) (FEDFUNDS) lượng (IIP_GAP) (PPI) Giá hàng hóa Tỷ giá NHTM Cung |ền rộng Tiền lương thế giới (WCP) (ER_VCB) (M2) (WAGE) Lãi suất cho vay Tỷ giá NHTM (LENDING_R) (ER_VCB)
16 Bảng 3.3: Cấu trúc dữ liệu mô hình VECM tần suất tháng TT Biến số Mô tả biến Định dạng Thời gian Biến nội sinh 1 IIP_GAP Chênh lệch sản lượng1,2 Chỉ số 2005m1 - 2019m12 2 CPI Chỉ số giá tiêu dùng1 Log 2005m1 - 2019m12 3 M2 Tổng phương tiện thanh toán Log 2005m1 - 2019m12 4 LENDING_R Lãi suất cho vay VND % 2005m1 - 2019m12 5 ER_VCB Tỷ giá USD/VND của NHTM Log 2005m1 - 2019m12 6 PPI Chỉ số sản giá xuất1 Log 2005m1 - 2019m12 7 WAGE Lương cơ sở Log 2005m1 - 2019m12 Biến ngoại sinh 8 OlL Giá dầu thô thế giới Log 2005m1 - 2019m12 9 WCP Chỉ số giá hàng hóa thế giới1 Log 2005m1 - 2019m12 10 FEDFUNDS Lãi suất hiệu dụng của FED % 2005m1 - 2019m12 11 @SEAS(m) Biến giả mùa vụ theo tháng: 2005m1 - 2019m12 m = {1, 2, 3, 10, 11, 12} Số trễ 2 Số đồng tích hợp 4 Bảng 3.4: Cấu trúc dữ liệu mô hình VECM tần suất quý TT Biến số Mô tả biến Định dạng Thời gian Biến nội sinh 1 IIP_GAP Chênh lệch sản lượng1,2 Chỉ số 2005q1 - 2019q4 1 2 CPI Chỉ số giá tiêu dùng Log 2005q1 - 2019q4 3 M2 Tổng phương tiện thanh toán Log 2005q1 - 2019q4 4 LENDING_R Lãi suất cho vay VND % 2005q1 - 2019q4 5 ER_VCB Tỷ giá USD/VND của NHTM Log 2005q1 - 2019q4 1 6 PPI Chỉ số giá sản xuất Log 2005q1 - 2019q4 7 WAGE Lương cơ sở Log 2005q1 - 2019q4 Biến ngoại sinh 8 OlL Giá dầu thô thế giới Log 2005q1 - 2019q4 1 9 WCP Chỉ số giá hàng hóa thế giới Log 2005q1 - 2019q4 10 FEDFUNDS Lãi suất hiệu dụng của FED % 2005q1 - 2019q4 11 @SEAS(q) Biến giả mùa vụ theo quý: q = {1,4} 2005q1 - 2019q4 Số trễ 4 Số đồng tích hợp 4